Con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale si stanno cercando sempre più casi di utilizzo dove tali sistemi avanzati potrebbero risultare rivoluzionari. In precedenza abbiamo già discusso del rapporto tra musica e IA, riflettendo sui problemi correlati alla creatività umana e al diritto d’autore: l’uso di algoritmi e app di IA generativa potrebbe difatti portare a un crollo nella qualità delle canzoni, ovvero a un’ispirazione continua al passato senza superare i confini artistici a noi noti per esplorare veri, nuovi orizzonti. Un altro settore dove l’intelligenza artificiale potrebbe fare faville è la sanità, dove le tecnologie di ultima generazione costituiscono ricche opportunità per prevenire alcune malattie e migliorare i risultati dell’assistenza sanitaria.
In Italia in particolare da tempo si cerca di spingere sulla sperimentazione di IA e modelli di linguaggio, consentendo al personale specializzato di valutare il loro utilizzo per ricercare nuove cure, offrire metodi alternativi per condurre l’analisi di dati clinici ed espandere le capacità degli strumenti diagnostici ora disponibili. Le tecniche di machine learning, in primis il Deep Learning, sono già state ampiamente utilizzate, ma servono più sforzi poiché il futuro della medicina si trova davvero negli algoritmi.
L’IA può trasformare la sanità
Man mano che l’intelligenza artificiale viene integrata su sempre più piattaforme e il numero di cittadini che sfruttano strumenti potenziati da IA aumenta, la percezione di tale tecnologia migliora e si valutano casi d’uso prima poco considerati, se non per nulla inclusi nelle “roadmap” dei colossi internazionali, della tecnologia e non solo. Nel caso specifico della sanità il numero di applicazioni IA è esploso ed è destinato ad aumentare nei prossimi anni, ma in che modo?
Ormai da anni gli algoritmi supportano i radiologi, magari individuando indicatori di malattie molto più in anticipo rispetto agli esseri umani. Nello specifico, l’IA è uno strumento che più viene usato per aiutare il personale specializzato, più apprende e diventa efficace nel rilevare anomalie in qualsiasi immagine. Non si tratta di automatizzazione del mestiere, bensì di un aiutante estremamente avanzato. Immaginatevi, ad esempio, il pilota automatico di un aereo o delle macchine: per quanto eccellente possa essere, non sarà mai perfetto e, anzi, sarà sempre soggetto a errori di valutazione o malfunzionamenti. In tali frangenti l’essere umano interviene riportando il sistema ai controlli manuali.
Cercando altri esempi, l’intelligenza artificiale può portare alla scoperta di nuovi farmaci per trattamenti più efficaci ai malati di cancro o a qualsiasi paziente, trasformando sia la prevenzione delle malattie, sia la loro cura una volta emerse. È palese, pertanto, il modo in cui le IA possono trasformare la sanità.
Il pericolo dei bias
L’intelligenza artificiale sta migliorando varie aree dell’assistenza sanitaria, tra cui chirurgia e radiologia, ma non è assolutamente uno strumento impeccabile: i pregiudizi, detti altrimenti bias, sono infatti dietro l’angolo. I risultati distorti generati da sistemi IA addestrati su dati compromessi può rappresentare un serio rischio per i pazienti, in quanto porta i medici a diagnosi errate.
Non è una novità; anzi, è un grave problema sul quale i ricercatori stanno già lavorando. I risultati creati da modelli IA possono essere imparziali o oggettivi, ma bisogna prestare attenzione ai dati offerti come input per addestrare tali modelli. Ciò significa che l’essere umano responsabile della selezione dei dataset dati in pasto all’IA potrebbe inavvertitamente trasferire il suo pregiudizio all’intelligenza artificiale, coprendo una gamma limitata di pazienti o rimuovendo alcuni casi di studio condotti da altri dottori con i quali, magari, tale individuo non si trova d’accordo.
Il dilemma dei bias è tanto vasto quanto complesso: esistono bias razziali, di genere, socioeconomici, persino linguistici, che cadono nel tranello di barriere concettuali e differenti percezioni degli esseri umani dovute a un retaggio culturale infetto, compromesso da idee datate e non più corrispondenti alla realtà. A oggi, di conseguenza, realizzare un’IA del tutto immune ai pregiudizi è impossibile ed è doveroso intervenire affinché i sistemi avanzati, prima di diventare effettivamente utilizzabili, vengano studiati in ogni minimo dettaglio per ridurre al minimo i bias.
Per raggiungere questo traguardo servono team di esperti con background differenti, con il supporto di più istituzioni e corpi accademici, adottando un approccio incentrato sui dati, ma quali sono le probabilità di successo di un progetto simile?
Il futuro dell’intelligenza artificiale nella medicina
L’IA può davvero servire nella sanità solo se supportata dai giusti database, archiviati nelle infrastrutture adatte a questo scopo, a loro volta gestite da enti globalmente riconosciuti ai quali viene conferito il ruolo di custode dell’IA e delle banche dati. Servono piattaforme cloud e di archiviazione sicure, private, con applicazioni Software as a Service (SaaS) che permettano un aggiornamento continuo e regolare dei dati e delle funzionalità.
L’avvenire dell’IA nell’assistenza sanitaria è brillante ma, in questo momento storico, abbiamo accesso solo a basi imperfette: è necessario un dibattito diffuso e condiviso dalle istituzioni, che non lasci indietro né i cittadini, né i politici, né i ricercatori e dottori che quotidianamente lavorano per proteggere la popolazione. Solo con la giusta cooperazione su ogni fronte si riusciranno a realizzare soluzioni IA di alto livello.
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1 giu 2023